大多数机器学习会涉及到数据的转换。比如一个“摄取照片并预测笑脸”的系统。再比如通过摄取到的一组 传感器读数预测读数的正常与异常程度。虽然简单的模型能够解决如上简单的问题,但本书中关注的问题超 出了经典方法的极限。深度学习与经典方法的区别主要在于:前者关注的功能强大的模型,这些模型由神经 网络错综复杂的交织在一起,包含层层数据转换,因此被称为深度学习(deep learning)。
大多数机器学习会涉及到数据的转换。比如一个“摄取照片并预测笑脸”的系统。再比如通过摄取到的一组 传感器读数预测读数的正常与异常程度。虽然简单的模型能够解决如上简单的问题,但本书中关注的问题超 出了经典方法的极限。深度学习与经典方法的区别主要在于:前者关注的功能强大的模型,这些模型由神经 网络错综复杂的交织在一起,包含层层数据转换,因此被称为深度学习(deep learning)。
本文标题:Day 2594:学习
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